Las organizaciones se han visto impulsadas a acelerar su transformación digital para adaptarse a un mercado en constante cambio. La creciente economía de datos ha aumentado la demanda de soluciones analíticas avanzadas que permitan predecir con precisión el mercado y comprender profundamente el comportamiento del consumidor. En este contexto, adoptar un enfoque predictivo basado en datos robustos no solo mejora la toma de decisiones, sino que representa un avance cualitativo hacia una operativa empresarial más inteligente y proactiva.
Características clave
¿Por qué aplicar Machine Learning a problemas de Forecast?
Precisión mejorada
Los modelos de ML pueden procesar grandes cantidades de datos históricos y variables relacionadas.
A través de algoritmos avanzados, el ML puede hacer pronósticos más precisos que los métodos tradicionales.
Precisión mejorada
Los modelos de ML pueden procesar grandes cantidades de datos históricos y variables relacionadas.
A través de algoritmos avanzados, el ML puede hacer pronósticos más precisos que los métodos tradicionales.
Adaptabilidad y Flexibilidad
Los modelos de ML pueden adaptarse a nuevas tendencias y cambios en los datos a lo largo del tiempo, lo que es crucial en mercados dinámicos y competitivos.
Ventaja Competitiva
Al analizar grandes conjuntos de datos, los modelos de ML pueden ayudar a identificar tendencias emergentes o áreas de oportunidad que pueden ser explotadas para aumentar las ventas.
Machine Learning: Momento de actuar
El mejor momento para adoptar Machine Learning es ahora
Datos
• Estrategias corporativas apuntan al almacenamiento y registro de datos.
• La mayoría de las empresas cuenta con un área de datos o TI.
Estructura tecnológica
• Servicios cloud permiten obtener estructura tecnología de punta con un solo click.
• Rápido proceso para escalar capacidad en la nube.
• Mantenimiento a cargo de un equipo remoto.
Talento Técnico
• Impulso en la región para el desarrollo de profesionales técnicos.
• Gran posibilidad de estudiar en línea o de forma remota.
• Interés por parte de los trabajadores de adquirir conocimientos tecnológicos.
Costos
• Pago por solo por uso de la tecnología.
• Optimización y reglas para reducir costos.
• Sin contratos a largo plazo o infraestructura que puede quedar obsoleta.
• Ventaja competitiva de ser early adopter.
Forecast Framework en Acción
de ARKHO Way
Definición del
problema
Identificación clara del problema que se desea resolver, definición de los objetivos y métricas de éxito.
Preparación de datos
Limpiar y transformar los datos para hacerlos adecuados para el
entrenamiento del modelo.
Entrenamiento del modelo
Elegir un algoritmo
de ML apropiado y
entrenar el modelo.
Evaluación y monitoreo
Utilizar el conjunto de validación y prueba para evaluar el rendimiento del
modelo.
Implementación o puesta en producción
Implementar el modelo en un entorno de producción y conectarlo con los sistemas .
Interacción y mejora continua
Recopilar feedback, analizar los errores, y buscar oportunidades para mejorar.
Forecast en Números
Impacto real de un Forecast bien ejecutado
30%
De mejora en la precisión de demanda versus un método basado en la experiencia de negocio manual*
35%
15%
En la reducción de inventario comparado con competidores sin Forecast basado en machine learning **
De mejora asociada a costos logísticos al implementar forecast de ventas de manera temprana ***
Como consecuencia se observa una mejora de la transparencia del negocio. Transparencia en granularidad de productos y transparencia en la ejecución de medidas
Solución
Un Forecast de Ventas basado en Machine Learning (ML) es una herramienta de proyección que permite a las empresas anticipar sus ventas futuras con precisión y eficiencia. Utilizando algoritmos de ML, esta herramienta analiza vastas cantidades de datos históricos y actuales, identificando patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidas para el análisis humano.
Toma de Decisiones Informada
Los pronósticos proporcionan datos valiosos que ayudan en
la toma de decisiones informada en todos los niveles de la organización.
Optimización de Operaciones
La gestión eficiente del inventario y la planificación de la producción basada en pronósticos precisos puede conducir a operaciones más optimizadas y costos reducidos.
Reducir
Riesgos
Al anticipar las tendencias de ventas, las empresas pueden mitigar los riesgos asociados con la volatilidad del mercado
y otros factores externos.
(...)la gestión de la cadena de suministro basada en IA ha permitido a los primeros usuarios mejorar los niveles de servicio en un 65%
Forecast Framework en acción
Caso Capel
Contexto
Cambio de escenario post COVID:
• Criterios de negocio obsoletos post pandemia
• Mucho error versus venta real
Dependencia manual:
• Un equipo maneja manualmente el pronóstico
Proceso S&OP deficiente:
• Un equipo maneja manualmente el pronóstico.
• Pérdida de competitividad.
Forecast Framework
Criterio de negocio y estratégico
• Enfoque en el 20% de SKUs que representan más del 80% de la venta.
• Recomendación estratégica: métricas de evaluación no pueden estar ligadas a precisión del Forecast.
Modelo de Forecast
• Modelo implementado para periodos de 6 y 12 meses.
• Lógica asociada a nuevos productos lanzadas (homologación de características).
Resultados
Precisión
• Aumento del 10% en precisión (RMSE) en productos foco. Del 75% al 85%.
• En promedio, para todos los SKUs se obtuvo un incremento de 70% a un 80% de precisión (RMSE).
S&OP
• Visibilidad de 6 meses a futuro. Tiempo que demora el proceso completo y que no existía antes.
Nuevos productos
• Capel tiene visibilidad del posible comportamiento de nuevos productos antes de lanzarlos.
Forecast Framework
en acción
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